Ilera特定产品的药代动力学(PK)与药效动力学(PD)研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性 PK/PD 研究,纳入正在合法使用 Ilera Healthcare 四种医用大麻制剂(Dream、Soothe、Shine 和 Ease)作为标准治疗的患者,覆盖 ALS、自闭症谱系障碍、癌症、肌肉痉挛、运动障碍综合征、癫痫、青光眼

基本信息
资源简介
Ilera特定产品的药代动力学(PK)与药效动力学(PD)研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性 PK/PD 研究,纳入正在合法使用 Ilera Healthcare 四种医用大麻制剂(Dream、Soothe、Shine 和 Ease)作为标准治疗的患者,覆盖 ALS、自闭症谱系障碍、癌症、肌肉痉挛、运动障碍综合征、癫痫、青光眼、亨廷顿病等州批准的重症。研究第一部分收集选定受试者的摄入数据,患者经药房或研究人员的传单招募,符合条件者联系研究团队并签署知情同意。数据可用于分析这些制剂的药代动力学与药效动力学特征,支持临床用药评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ALS、自闭症谱系障碍、癌症、肌肉痉挛、运动障碍综合征、癫痫、青光眼、亨廷顿病。这是一项前瞻性 PK/PD 研究,将纳入目前作为州批准严重疾病标准治疗的一部分、正在合法使用 Ilera Healthcare 四种医用大麻制剂(Dream、Soothe、Shine 和 Ease)之一的患者。研究第一部分包括选定受试者的摄入数据。 患者将在提供 Ilera 产品的药房被识别。 患者将由研究人员或药房工作人员发放关于该研究的传单。 符合条件的患者如果对研究感兴趣,将被要求联系研究团队。 如果患者感兴趣,将进行面对面(在药房、患者家中或其他商定地点)的同意/赞同
【主题与分类】
主题标签:ALS、Autism Spectrum Disorder、Cancer、Spasticity, Muscle、Dyskinetic Syndrome、Epilepsy、Glaucoma、Huntington Disease、Inflammatory Bowel Disease (IBD)、Multiple Sclerosis。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03886753
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03886753
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
病症:肌萎缩侧索硬化症、自闭症谱系障碍、癌症、痉挛状态、肌肉、运动障碍综合征、癫痫、青光眼、亨廷顿病。这是一项前瞻性药代动力学/药效学研究,将纳入目前合法使用Ilera Healthcare四种医用大麻制剂(Dream、Soothe、Shine和Ease)之一作为其针对州政府批准的某种严重疾病标准治疗一部分的患者。研究第1部分包括选定受试者的摄入数据。* 患者将在提供Ilera产品的药房被识别。* 研究工作人员或药房工作人员将向患者提供关于本研究的传单。* 符合条件的患者如对本研究感兴趣,将被要求联系研究团队。* 如果患者感兴趣,将进行面对面(在药房、患者家中或其他商定地点亲自进行)的知情同意/赞同。* 此外,由于研究者可能会在整个地区招募受试者,研究者预计需要为许多患者通过电话获取知情同意。
这将通过Skype、Go to Meeting、Facetime或类似平台进行,以便研究人员能与潜在受试者进行面对面的互动。在所有情况下,研究人员都将获取书面同意。研究人员将让他们签署同意书,并通过传真或电子邮件/扫描将签署后的同意书发回研究团队。* 一旦获得同意,将收集人口统计信息以及病史和用药史,还有几个特别针对医用大麻产品及其感知效果的问题。* 数据将记录在REDCAP数据库中。研究的第二部分包括对选定受试者进行药代动力学评估。* 父母/护理人员/患者在适当情况下将接受关于PK样本采集的教育。* 将获取PK血样并送往费城儿童医院(CHOP),用于测定大麻二酚/四氢大麻酚/大麻酚(CBD/THC/CBN)浓度。* 将进行PK和PD分析。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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